辐射状配电系统中光伏和D-STATCOM的优化调度以提升技术和环境性能

《Results in Engineering》：Optimal Dispatch of PV and D-STATCOM for Technical and Environmental Performance Enhancement in Radial Distribution Systems

　　

本研究提出了一种协调短期运行调度框架，用于辐射状配电网络中的光伏发电机（PV）和配电静止同步补偿器（D-STATCOM）。该问题被建模为一个大规模配电级最优潮流（OPF），具有24小时时间范围和30分钟分辨率，其中对预安装光伏单元的有功功率和D-STATCOM设备的无功功率进行优化调度。研究人员独立研究了两个目标函数：最小化日有功损耗和最小化日二氧化碳（CO₂）排放。明确考虑了与交流潮流（AC power flow）、电压限值和线路热容量相关的所有运行约束。五种基于种群的元启发式算法，包括粒子群优化（PSO）、涡旋搜索算法（VSA）、正弦余弦算法（SCA）、乌鸦搜索算法（CSA）和连续遗传算法（CGA），在相同仿真条件下被实现并比较。该方法在IEEE 33节点和IEEE 69节点配电测试系统上，使用实际小时负荷和太阳能发电曲线进行验证。数值结果表明，光伏发电和D-STATCOM无功功率的协调控制显著提升了技术和环境性能。在损耗最小化案例中，CGA在33节点和69节点系统中分别实现了超过55%和66%的降低。对于排放最小化目标，CGA在相同网络中实现了约31%和48%的二氧化碳（CO₂）降低，同时维持了电压和电流约束。所得结果表明，所提出的多时段调度框架在测试系统的辐射状馈线上产生了一致的改进，其中CGA在测试的随机方法中展现了解决方案质量与离散度之间的最佳平衡。

论文解读文章

**研究背景与问题**
随着分布式发电（DG）和电力电子补偿器在配电网中的渗透率快速增加，中低压等级下的功率流、电压分布和运行约束发生了显著变化。配电静止同步补偿器（D-STATCOM）已成为辐射状馈线中本地电压支撑和无功管理的关键选项。现有文献主要集中于长期规划问题，如D-STATCOM和分布式电源（DG）的选址与定容，旨在降低损耗、改善电压稳定性并最小化投资成本。然而，针对已安装设备（如光伏（PV）发电机和D-STATCOM）的短期运行调度研究相对不足。在规划模型中，决策通常涉及设备数量、位置和额定容量，而非随时间变化的有功和无功功率注入调度。此外，许多多目标优化虽然考虑了损耗、电压偏差和投资成本，但往往忽略明确的二氧化碳（CO₂）排放指标，或仅通过成本替代间接处理。因此，在辐射状配电系统中，协调预安装PV和D-STATCOM的短期运行，以同时优化技术和环境性能，仍是一个亟待解决的研究空白。

**研究内容与结论**
本研究针对辐射状配电馈线，提出了一种协调短期运行调度框架，将问题建模为配电级最优潮流（OPF），时间跨度为24小时，分辨率为30分钟。决策变量为三个预安装PV单元每小时的有功功率设定点和三个D-STATCOM设备每小时的无功功率注入量，形成288维连续决策空间。在满足交流潮流（AC power flow）约束（电压限值和线路热容量）的前提下，独立优化两个目标函数：最小化日有功损耗和最小化日CO₂排放。研究人员采用五种基于种群的元启发式算法（粒子群优化PSO、涡旋搜索算法VSA、正弦余弦算法SCA、乌鸦搜索算法CSA和连续遗传算法CGA）进行求解，并在IEEE 33节点和IEEE 69节点辐射状配电测试系统上，使用哥伦比亚实际小时负荷和光伏发电曲线进行验证。数值结果表明，协调控制显著提升了技术和环境性能。在损耗最小化目标下，CGA在33节点和69节点系统中分别实现了约55%和66%的损耗降低，且标准偏差最小（分别为0.2714%和0.0371%），表明稳定性最高。在排放最小化目标下，CGA在33节点和69节点系统中分别实现了约31%和48%的CO₂排放降低。对最优调度方案的分析显示，CGA通过增加光伏利用率并协调D-STATCOM无功注入，在满足电压和热约束的前提下，有效减少了上游电网的能量进口。该研究的重要意义在于，将焦点从传统的规划问题（选址定容）转向已安装设备的高维运行调度，为智能配电网的短期运行决策提供了有效工具。论文发表在《Results in Engineering》。

**主要关键技术方法**
研究人员采用了以下主要关键技术方法：（1）基于交流潮流（AC power flow）的配电级最优潮流（OPF）建模，以24小时为周期、30分钟为分辨率，考虑电压限值（±10%标称电压）和线路热容量约束；（2）五种元启发式算法（PSO、VSA、SCA、CSA和CGA）的比较，每种算法在100次独立运行中执行，使用相同的惩罚函数处理约束违反；（3）在IEEE 33节点和IEEE 69节点标准测试系统上验证，负荷和光伏发电曲线来源于哥伦比亚用户和光伏安装的实测数据。

**研究结果**
**4.1 有功损耗分析**：通过100次独立运行，比较五种算法在IEEE 33节点和69节点系统中的日有功损耗表现。CGA在33节点系统中获得最佳损耗值1971.58 kWh（降低55.40%），在69节点系统中获得最佳损耗值1594.00 kWh（降低66.20%），且标准偏差最小，表明其搜索稳定性最高。CSA和SCA也实现了显著降低，但PSO和VSA的变异性较大。**4.2 碳排放分析**：在排放最小化目标下，CGA在33节点系统中实现最佳排放13.5679 kgCO₂（降低31.20%），在69节点系统中实现10.763 kgCO₂（降低47.94%）。VSA在33节点系统中表现不佳，但在69节点系统中与CGA接近。CGA的平均排放标准偏差最小（0.0460%和0.011%），进一步验证了其稳定性。**4.2.1 最佳CGA排放解评估**：对CGA排放最小化解的详细分析显示，在33节点系统中，光伏平均注入量增加（如PV2从311.24 kW增至420.03 kW），D-STATCOM2（节点30）提供主要无功支撑（平均134.47 kVAr），最差电压保持在0.9185 p.u.以上，线路最大负载99.98%未超限。在69节点系统中，PV2平均输出从1076.65 kW增至1324.88 kW，D-STATCOM2平均无功为180.04 kVAr，最差电压改善至0.9933 p.u.，最大负载89.19%。这表明排放优化解通过增加光伏利用并协调无功补偿，在维持电压和热约束的同时降低了碳排放。

**讨论与结论总结**
讨论部分指出，CGA在288维决策空间中的优越性能归因于其进化结构在探索与开发之间的平衡，避免了高维非线性问题中的过早停滞。然而，研究人员也明确了三个局限性：第一，在更大规模网络上的扩展性需要进一步验证；第二，该模型假设已知负荷和光伏曲线，因此预测误差可能影响实际调度质量；第三，未考虑电网规范、调度许可等附加约束。结论部分翻译如下：本研究解决了辐射状配电馈线中预安装光伏单元和D-STATCOM设备的短期运行调度问题，将其建模为配电级最优潮流。通过五种元启发式算法的比较，发现CGA在损耗和碳排放目标上均实现了最佳性能，在33节点系统中损耗降低约55%、碳排放降低约31%，在69节点系统中分别降低约66%和48%。这些结果支持了所提出公式在标准辐射状基准馈线上的适用性，但在推广至更大规模或实际系统前仍需额外验证。